Données appariées : Wilcoxon ou Student ?

Bonjour à tout le monde !

je réalise actuellement un mémoire qui porte sur les scores d'un test sur 35 patients. Dans ce test, il y a 10 sous-tests dont je veux comparer les scores.

Ce sont les 35 mêmes sujets qui passent les 10 sous-tests donc ce sont des données appariées mais je ne sais pas si je dois utiliser un test de Wilcoxon ou un t de Student.
En outre, je dois utiliser une correction de Bonferroni mais je ne sais pas quelle valeur fixer pour diviser le seuil. Je veux comparer tous les sous-tests ce qui me ferait 55 comparaisons. Mais j'ai peur que cela réduise trop le seuil et que j'obtienne rien de significatif dans les comparaison des scores. Est-ce pertinent si je compare un score au 9 autres (donc 9 comparaison) puis que je fasse de même avec les autres, ce qui me ferait une correction de Bonferroni à 9, qui serait mieux ?

Merci d'avance pour votre réponse !

Bonjour,

tu peux faire un test de Student ou un test de Wilcoxon, il faudra juste indiquer à ton logiciel de stats (R je suppose), que les données sont appariées ("paired=T" sous R).

Pour Bonferroni je ne sais pas, mais 55 comparaisons ça me paraît énorme. Ce genre de correction est appliqué puisqu'au seuil de 5%, tu as 1 chance sur 20 de tomber sur un résultat significatif par hasard. Avec 55 test, on s'attend donc à plus de 2 résultats significatifs par hasard, c'est énorme, surtout pour des données qui concernent des humains !